Я новый пользователь R. Мне нужно разбить набор данных на две части случайным образом. первый из которых содержит 2000 обс в качестве учебного образца, а другой - 1333 общ, используемых для проверки.
Я хочу генерировать скорости, которые согласуются с наблюдаемыми подсчетами в соответствии с распределением Пуассона. Легко сделать обратное с помощью scipy. Я могу сделать подсчет с учетом фиксирован
Моделирование, которое я выполняю, требует от меня рисования значений из распределения вероятности. Я делаю это следующим образом: import numpy as np
import scipy.special as sp
from scipy.stats impo
Я пробовал много вариантов, в том числе и мы можем найти на сайте Revo xform <- function(data) {
data$.rxRowSelection <- as.logical(rbinom(nr, 1 , 0.5))
return(data)
}
rxDataStep(inData =